• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.839-842
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• 2004

자연영상에서 문자를 인식하는 연구는 활발히 진행되고 있지만 대부분 디지털 카메라나 캠코더 등으로 획득한 고해상도의 영상에서의 연구에 국한되어 있다. 휴대폰 카메라로 획득된 저해상도의 영상은 아주 적은 수의 픽셀로 정보를 표현하기 때문에 기존의 이진화 알고리즘으로는 문자와 배경을 깨끗하게 분리해 낼 수 없다. 본 논문은 영상의 칼라정보를 K-Means 클러스터링을 이용하여 전경과 배경으로 이진화 하였으며, 이진화 성능을 향상시키기 위해 지능형 주파수 필터와 비등방성 확산 필터를 사용하였다. 또한 입력영상을 파이프라인 구조의 이진화 및 인식 시스템에 인식시킴으로써 인식성능을 향상시켰다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2002

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.151-157
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• 2013

In this paper, properties of pattern using LBG (Linde-Buzo-Gray) Algorithm was explored including the exactness of K-means algorithm and process time of EM (Expectation Maximization) algorithm in order to develop analysis algorithm of partial discharge pattern in a cable using acoustic data analysis system. Partial discharge was measured by generating inner fault due to lamination of XLPE which is used for cable insulation material. Discharge pattern was analysed by changing the number of swarm article to 2, 4, and 6 in order to interpret swarm structure and properties.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.11-20
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• 2017

최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅 기술이 활용되고 있다. 클라우드 서비스의 수요가 증가하는 반면에 클라우드 환경에서의 보안 위협은 증가하고 있으며 특히, 악성코드에 의한 공격을 통해 클라우드 환경 내 상호 연결되어 있는 호스트들이 감염 전파될 경우 다른 호스트의 리소스에도 영향을 끼쳐 개인정보 및 데이터의 삭제 등의 보안위협이 확산될 수 있다. 따라서 이러한 보안 위협에 대응하기 위한 악성코드 분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라, 본 논문은 클라우드 환경에서 발생하는 악성코드 분석을 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 제우스 봇넷의 공격 유형별 군집화 방안을 제안한다. 이는 클라우드 환경 내 발생되는 제우스 봇넷에 대하여 악성행위를 유형별로 군집화 함으로써 악성 유무를 판별할 수 있으며, 추후 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 새로운 유형의 제우스 봇넷 공격 대응을 목표로 한다.

• 한국표면공학회지
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• 제55권3호
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• pp.164-172
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• 2022

Hot-dip galvanized steel(GI) is widely used throughout the industry as a corrosion resistance material. Corrosion of steel is a common phenomenon that results in the gradual degradation under various environmental conditions. Corrosion monitoring is to track the degradation progress for a long time. Corrosion on steel plate appears as discoloration and any irregularities on the surface. This study developed a quantitative evaluation method of the rust formed on GI steel plate using a superpixel-based DBSCAN clustering method and k-means clustering from the corroded area in a given image. The superpixel-based DBSCAN clustering method decrease computational costs, reaching automatic segmentation. The image color of the rusty surface was analyzed quantitatively based on HSV(Hue, Saturation, Value) color space. In addition, two segmentation methods are compared for the particular spatial region using their histograms.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1215-1225
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• 2021

인공지능 기술은 우수한 성능을 기반으로 다양한 분야에 적용되고 있지만 입력 데이터에 인간이 감지할 수 없는 적대적 섭동을 추가하여 인공지능 모델의 오작동을 유도하는 적대적 예제에 취약하다. 현재까지 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 세 가지 범주로 분류할 수 있다. (1) 모델 재학습 방법; (2) 입력 변환 방법; (3) 적대적 예제 탐지 방법. 이러한 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 끊임없이 등장하고 있지만 각 적대적 공격 유형을 분류하는 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 차원 축소와 군집화 알고리즘을 활용한 적대적 공격 유형 분류 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법은 적대적 예시로부터 적대적 섭동을 추출하고 선형 판별 분석(LDA)를 통해 적대적 섭동의 차원을 축소한 후에 k-means 알고리즘으로 적대적 공격 유형 분류를 수행한다. MNIST 데이터셋과 CIFAR-10 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통해, 제안하는 기법은 5개의 적대적 공격(FGSM, BIM, PGD, DeepFool, C&W)을 효율적으로 분류할 수 있으며, 적대적 예제에 대한 정상 입력을 알 수 없는 제한적인 상황에서도 우수한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.329-331
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• 2021

본 연구에서는 코로나19 관련 연구논문의 연구주제를 탐색하고 동향을 검토하고 있다. 또한 감성분석을 통해 부정적인 어조가 강한 경고가 되는 주제들을 알아본다. 잠재 디리슐레 할당(LDA)를 이용하여 총 8개의 토픽을 발견하 였고, 이를 구조적 토픽 모델링(STM)과 비교하여 비교적 안정적인 결과임을 확인하였다. 또한 k-means 군집 알고리즘을 통해 각 토픽별로 세부 연구주제를 발견하였고 주성분 분석을 이용하여 이를 시각적으로 표현하였다. 감성분석을 통해 각 토픽별 긍정적, 부정적인 단어들을 살펴보고 감성점수를 계산하여 연구논문의 주된 어조를 파악하였는데, 특히 생물 의학 관련, 국제적 역학관계, 심리적 영향과 관련된 연구에서 부정적인 어조가 강한 것으로 나타나 해당 부문에 대해서 주의와 관심이 요구된다. 향후 연구자들이 연구의 방향성을 탐색하고 정책결정자들이 연구지원 사업을 결정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.253-262
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• 2000

본 논문에서는 적응적으로 추출된 입력 데이터의 특징을 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정에 이용하는 새로운 radial basis 함수 신경망을 제안하였다. 제안된 신경망에서는 입력데이터의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 적응 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하였다. 이렇게 하면 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 장점과 RBF신경망이 가지는 우수한 속성을 그대로 살릴 수 있다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망에 의한 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 초기 연 결가중치에 대한 의존도와 평활요소의 설정여유도 측면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1203-1208
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• 2016

자신이 느끼는 것이나 보는 것, 경험하는 것을 언어로 표현하는 것이 서툰 아동들에게 있어 미술 활동은 감정을 표현할 수 있는 방법 중 하나이며 미술 치료를 위한 중요한 분석 대상이기도 하다. PC의 그림판 기능 등을 통한 디지털 그림이 일상화된 최근에는 기존의 색채학 이론과 미술 치료 이론이 접목되고 있으며 자동 분석 기능의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동이 그린 그림에 대해 주조색 분석을 하고 ART2 알고리즘을 적용하여 색채 정보를 군집화한다. 군집화된 각각의 중심 벡터값을 기반으로 색채 빈도수를 소속 함수에 적용하여 퍼지화한다. 퍼지화된 중심 벡터 값을 퍼지 추론 규칙에 적용한 후에 비퍼지화를 수행한다. 비퍼지화된 값을 분석한 후에 주조색과 보조색을 결정하여 알슈울러와 해트윅의 단일 색채에 따른 심리 상태와 색상 조합의 심리상태와 비교한 결과, 거의 비슷한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권3호
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• pp.39-47
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• 2019

본 논문에서는 대량의 음성 데이터를 이용하여 기존의 음소 세트를 확장하여 자유발화 음성인식기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 방송 데이터에서 가변 길이의 음소 세그먼트를 추출한 다음 LSTM 구조를 기반으로 고정 길이의 잠복벡터를 얻는다. 그런 다음, k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 음향적으로 유사한 세그먼트를 군집시키고, Davies-Bouldin 지수가 가장 낮은 군집 수를 선택하여 새로운 음소 세트를 구축한다. 이후, 음성인식기의 발음사전은 가장 높은 조건부 확률을 가지는 각 단어의 발음 시퀀스를 선택함으로써 업데이트된다. 새로운 음소 세트의 음향적 특성을 분석하기 위하여, 확장된 음소 세트의 스펙트럼 패턴과 세그먼트 지속 시간을 시각화하여 비교한다. 제안된 단위는 자유발화뿐만 아니라, 낭독체 음성인식 작업에서 음소 단위 및 자소 단위보다 더 우수한 성능을 보였다.